KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ. Doç.Dr. Darçın AKIN

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ. Doç.Dr. Darçın AKIN"

Aysun Uysal
6 yıl önce
İzleme sayısı:

1 Bahçeşehir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Kentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Yüksek Lisans Programı KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ Doç.Dr. Darçın AKIN PROJE 2 UTOWN 2 (Yolculuk Üretim, Çekim Değerleri ve Amaçlarına göre Yolculuk Sayıları) Hazırlayan Müge GÜRSOY Onur ACAR

2 UTOWN 2 (Yolculuk Üretim, Çekim Değerleri ve Amaçlarına göre Yolculuk Sayıları) Cevap 1: 2011 Yolculuk Üretimi/ Kişi HBW 0,56 HBS 0,37 HBO 0,65 NHB 0,16 Toplam 1, yılı yolculuk üretim değerleri, yukarıdaki tablodaki kişi başına yolculuk üretimi değerleri baz alınarak hazırlanmış olup, aşağıdaki tabloda 11 zona ait veriler tablo halinde verilmiştir. Top. Hanehalki Nüfus Yolculuk Üretim Alan ID:1 (HH) Nüfus Yoğunluğu SayısıP HBW_P HBS_P HBO_P NHB_P Ev başlangıçlı iş yolculuğu üretim çekim değerleri incelendiğinde en fazla HBW yolculuğunun 9 ve 11 noluzonda yapıldığı tespit edilmiştir. Bunun nedeni ise bu zonlarda nüfus yoğunluğunun fazla olması ve ortalama hane gelirinin yüksek olmasıdır. En düşük yolculuk üretim değeri ise 1 ve 7 noluzonlara ait olup nüfus yoğunluğunun az olması ve hane gelirinin düşük olması bu duruma etkendir. HBW_P HBW_P Ev başlangıçlı okul yolculuk sayıları incelendiğinde 9 ve 11 noluzonlarda yüksek olduğu tespit edilmiştir. 1 ve 7 noluzonelarda ise en düşük değerlerdedir.

3 HBS_P HBS_P Ev başlangıçlı diğer amaçlı yolculuklar incelendiğinde, 9 ve 10 noluzonlarda üretimin yüksek olduğu, 7 noluzonda ise en düşük olduğu tespit edilmiştir. HBO_P HBO_P Otomobil sahipliliği ve HBO üretim değerlerine baktığımızda ise otomobil sahipliliğine bağlı olarak HBO değerlerinin arttığı görülmektedir Seri 1 HBO_P Oto Sahipliliği

4 Ev dışı yolculuk üretim değerleri incelendiğinde ise, 9 noluzonda en yüksek seviyede iken 7 noluzonda en düşük değerdedir. NHB_P NHB_P yılı yolculuk üretim değerleri birbirleri ile karşılaştırıldığında ise; 11 noluzonun nüfus yoğunluğunun fazla olması ve ortalama hanehalkı gelirinin yüksek olması nedeniyle, tüm yolculuk üretim değerleri yüksektir. 1, 7 ve 10 noluzonlardaki yolculuk üretim değerlerinin düşük çıkması ise ortalama hane halkı gelirlerinin düşük olmasından kaynaklanmaktadır HBW_P HBS_P HBO_P NHB_P

5 Yolculuk Üretim SayısıP Yolculuk Üretim SayısıP Cevap 2: HBW_P: Ev tabanlı iş yolculuk üretim değerinin hesaplanması için bağımsız değişken hane çalışan kişi sayısı alınmıştır. Bu da o zonda yaşayan nüfusun %30 u olarak hesaplanmıştır. Veriler Yi Xi Toplam

6 y = 1,866x 1E12 R² = Y Y Doğrusal (Y) R2 değerinin 1 olması sebebiyle gelecek yılı verisinde kullanacağımız denklem y= x denklemidir. HBS_P: Veriler Hanedeki Çalışan Sayısı HBW_P Toplam Ev tabanlı okul yolculuklarında ise bağımsız değişken olarak öğrenci sayısı ele alınmıştır. Burada öğrencilerin kendi zonlarında eğitim gördükleri ve yolculuk yaptıkları varsayılmıştır. Veriler Yi Xi

7 Toplam Y y = 1,321x 4E12 R² = Y Doğrusal (Y) yılı verilerine ulaşmak için kullanacağımız denklem y=1,3214.x şeklindedir. HBO_P: Veriler Öğrenci Sayısı HBS_P Toplam Evdiğer tabanlı yolculukların üretim değerinin hesaplanması için bağımsız değişkenler Nüfus, Ortalama Gelir ve Hanedeki Çalışan Sayısı alınarak çoklu regresyon yöntemi uygulanmıştır. Veriler Yi X1 X2 X3

8 Toplam ÖZET ÇIKIŞI Regresyon İstatistikleri Çoklu R 1 R Kare 1 Ayarlı R Kare 0,875 Standart Hata 1,62769E12 Gözlem 11 ANOVA df SS MS F Anlamlılık F Regresyon ,5 2,64722E+32 1,4968E112 Fark 8 2,1195E23 2,64938E24 Toplam Katsayılar Standart Hata t Stat Pdeğeri Düşük %95 Yüksek %95 Düşük 95,0% Yüksek 95,0% Kesişim 3,80491E13 1,17509E12 0, , ,09025E12 2,32927E12 3,09025E12 2,32927E12 1 0,65 3,89119E17 1,67044E+16 1,8474E127 0,65 0,65 0,65 0,65 2 1,47104E17 5,58857E17 0, , ,14162E16 1,43583E16 1,14162E16 1,43583E #SAYI! Excel de otomatik olarak hesaplanan çoklu regresyon yöntemi ile elde ettiğimiz verilere dayanarak gelecek verileri şu şekilde oluşmaktadır. Veriler Nüfus Ortalama Gelir Hanedeki Çalışan Sayısı HBO_P

9 Toplam NHB_P: Ev tabanlı olmayan yolculukların üretim değerlerinin hesaplanmasında çoklu regresyon yöntemi kullanılmış olup bağımsız değişken olarak Öğrenci Sayısı ve Toplam İstihdam alınmıştır. Veriler Yi X 1 X Toplam ÖZET ÇIKIŞI Regresyon İstatistikleri Çoklu R 1 R Kare 1 Ayarlı R Kare 1 Standart Hata 5,24134E13 Gözlem 11 ANOVA df SS MS F Anlamlılık F Regresyon , ,36 1,5469E+32 4,4709E127 Fark 8 2,19774E24 2,74717E25 Toplam ,72 Katsayılar Standart Hata t Stat Pdeğeri Düşük %95 Yüksek %95 Düşük 95,0% Yüksek 95,0% Kesişim 2,19391E13 3,81796E13 0, , ,61033E13 1,09981E12 6,61033E13 1,09981E12 1 0, ,27873E17 1,74283E+16 1,3157E127 0, , , , ,08747E17 1,61879E17 1, , ,82041E17 1,64547E17 5,82041E17 1,64547E17

10 Excel de otomatik olarak hesaplanan çoklu regresyon yöntemi ile elde ettiğimiz verilere dayanarak gelecek verileri şu şekilde oluşmaktadır. Veriler Öğrenci Sayısı Toplam İstihdam NHB_P Toplam Cevap 3: 2011 yılı yolculuk çekim değerleri denklemler kullanılarak hesaplanmış olup, 11 zona ait çekim değerleri aşağıdaki tabloda verilmiştir. HBW_A HBS_A HBO_A NHB_A ID: Ev başlangıçlı yolculuk çekim değerleri incelendiğinde 4, 5 ve 9 noluzonların en yüksek değerlere sahip olduğu belirlenmiştir. Bunun nedeni bu zonlarda iş alanlarının fazla olmasından dolayı toplam istihdam oranlarının fazla olmasıdır. 7 noluzondaki çekim değerinin düşük olması ise iş alanı kapasitesinin yetersiz olmasından dolayı istihdam oranının az olması ve iş amaçlı tercih edilmemesidir.

11 HBW_A HBW_A Ev başlangıçlı okul yolculuk çekim değerleri incelendiğinde ise 9 ve 10 noluzonelarda yüksek olduğu, bunun nedeninin ise 9 noluzonda öğrenci sayısının fazla olmasıdır. Ancak 10 nolu zona baktığımızda ise öğrenci sayısının 4341 olmasına rağmen çekim değerinin fazla olması bu alana diğer zonlardan okul amaçlı yolculuk yaptığı ve eğitim tesislerinin kapasitesinin yüksek olduğunun bir göstergesidir. HBS_A HBS_A Ev başlangıçlı diğer amaçlı yolculuk çekim değerleri incelendiğinde ise en yüksek değerin 9 ve 10 noluzonlarda olduğu tespit edilmiştir. 9 noluzonda ortalama hanehalkı gelirinin yüksek olmasından kaynaklanmaktadır. 10 noluzonda ise değerin yüksek olması bu alanda alışveriş vb. alanların kapasitesinin yüksek olmasından kaynaklanmaktadır.

12 HBO_A HBO_A Ev başlangıçlı olmayan yolculuk çekim değerlerine baktığımızda ise 4, 5 ve 9 noluzonlardaki değerlerin yüksek olduğu tespit edilmiştir. En düşük değer ise 7 noluzondadır. NHB_A NHB_A yılı Toplam üretim ve çekim değerleri:

13 Toplam Üretim Çekim yılı toplam üretim ve çekim değerlerine bakıldığında genel olarak üretim değerlerinin çekim değerlerinden fazla olduğu, yalnızca 10 noluzonda çekim değerinin fazla olduğu belirlenmiştir. Bunun nedeni ise 10 zonda okul ve diğer amaçlı yolculuk sayısının fazla olması ve bu tür tesislerin kapasitesinin bu zonda yüksek olduğunun bir göstergesidir. Cevap 4: HBW_A: Ev tabanlı yolculuk çekim değerinin hesaplanması için bağımsız değişken toplam istihdam olarak alınmıştır. Veriler Yi Xi

14 Toplam Y y = 0,179x , R² = 0,120 Y Doğrusal (Y) yılının verisinde y=0,1793.x+4181,4 denklemi kullanılmıştır. Veriler Hanedeki Çalışan Sayısı HBW_A Toplam HBS_A: Ev tabanlı okul yolculuklarının çekim değerlerinin hesaplanması için bağımsız değişken öğrenci sayısı olarak belirlenmiştir. Veriler Öğrenci Sayısı HBS_A

15 Toplam Y y = 0,570x , R² = 0,147 Y Doğrusal (Y) Buna göre gelecek yılı verisine ulaşmak için y=0,5704.x+6436,1 denklemi kullanılacaktır. Veriler Öğrenci Sayısı HBS_A Toplam

16 HBO_A: Evdiğer tabanlı yolculuk çekim değerlerinin hesaplanmasında çoklu regresyon yöntemi kullanılmış olup bağımsız değişkenler olarak Nüfus, Öğrenci Sayısı ve Toplam İstihdam alınmıştır. Veriler Yi X 1 X Toplam ÖZET ÇIKIŞI Regresyon İstatistikleri Çoklu R 0, R Kare 0, Ayarlı R Kare 0, Standart Hata 13532,98692 Gözlem 11 ANOVA df SS MS F Anlamlılık F Regresyon , ,9 0, , Fark ,1 Toplam Katsayılar Standart Hata t Stat Pdeğeri Düşük %95 Yüksek %95 Düşük 95,0% Yüksek 95,0% Kesişim 8542, , , , , , , , , , , , , , , , #SAYI! , , , , , , , , Excelde otomatik olarak hesaplanan verilere göre oluşan gelecek yılı verileri ise şu şekildedir; Veriler Nüfus Öğrenci Sayısı Toplam istihdam HBO_A

17 Toplam NHB_A: Ev tabanlı olmayan yolculuk çekim değerlerinin hesaplanmasında çoklu regresyon yöntemi kullanılmıştır. Bağımsız değişkenler Nüfus, Öğrenci Sayısı ve Toplam İstihdam olarak alımıştır. Veriler Yi X 1 X 2 X Toplam ÖZET ÇIKIŞI Regresyon İstatistikleri Çoklu R 0, R Kare 0, Ayarlı R Kare 0, Standart Hata 2047, Gözlem 11 ANOVA df SS MS F Anlamlılık F Regresyon , ,574 1, , Fark , ,462 Toplam ,41 Katsayılar Standart Hata t Stat Pdeğeri Düşük %95 Yüksek %95 Düşük 95,0% Yüksek 95,0% Kesişim 2656, , , , , , , , , , , , , , , , #SAYI! , , , , , , , , Excelde otomatik olarak hesaplanan veriler sonucunda elde edilen gelecek yılı verileri şu şekildedir;

18 Veriler Nüfus Öğrenci Sayısı Toplam istihdam NHB_A Toplam TOP_A : yılı çekim değerleri toplamını bulmak için regresyon denklemi kurduk ve buna göre bağımlı değişkenimiz 2011 yılı toplam çekim değeri, bağımsız değişkenimiz ise Toplam İstihdam olarak alınmıştır. Veriler Yi Xi Toplam

19 y = 0,224x R² = 0, Y Y Doğrusal (Y) Buna göre oluşan denklem y=0,2245.x şeklinde oluşmuştur. Veriler Toplam İstihdam HBS_P Toplam Her yolculuk çekimi için hesapladığımız değerleri ise aşağıdaki tabloda gösterilmiştir. HBW_A HBS_A HBO_A NHB_A TOPLAM

20 Top_A() Toplam (HBW_A +HBS_A+HBO_A+NHB_A ) Bu yüzden ayrı ayrı bulduğumuz toplamları Top_A () değerine bölerek bir katsayı buluyoruz ve her çekim çeşidi için bu katsayılar ile çarparak değerlerimizi düzeltiyoruz / = 0,794 Düzeltilmiş Değerler HBW_A HBS_A HBO_A NHB_A TOPLAM

Benzer belgeler

KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ. Doç.Dr. Darçın AKIN

Bahçeşehir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Kentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Yüksek Lisans Programı KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ Doç.Dr. Darçın AKIN UTOWN Hazırlayan Müge GÜRSOY